early_param流程

本文详细解析了Linux内核中`__init`、`__initdata`等关键字的作用,以及`early_param`和`__setup`在处理启动参数时的功能。通过`__define_initcall`注册的函数在不同阶段执行,如`early_initcall`、`subsys_initcall`等。内核启动后,`parse_early_param`和`parse_args`负责处理bootloader传递的参数,`do_initcalls`执行普通初始化函数。`early_param`标记的函数优先于`__setup`执行,它们都在内核启动的早期阶段进行处理。

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Linux内核源码中多处会看到诸如__init,__initdata,__exitdata的关键字, 

大部分这样的关键字定义在include/linux/init.h头文件中,它们都会在编译连接阶段被实现处理。 

#define __init      __section(.init.text) __cold notrace  __init标记的数据被存储在.init.text 

#define __initdata  __section(.init.data)             __initdata标记的数据被存储在.init.data 

#define __initconst __section(.init.rodata)         __initconst标记的数据被存储在.init.rodata 

#define __exitdata  __section(.exit.data)          __exitdata标记的数据被存储在.exit.data 

#define __exit_call __used __section(.exitcall.exit) __exit__call__used标记的数据被存储在.exitcall.exit 

我们也经常看到许多诸如subsystem_initcall(fn)的语句,fn为某个函数的名称,也可以在init.h中找到它的踪影。 

#define __define_initcall(level,fn,id) \ 

    static initcall_t __initcall_##fn##id __used \ 

    __attribute__((__section__(".initcall" level ".init"))) = fn 

#define early_initcall(fn)      __define_initcall("early",fn,early) 

#define pure_initcall(fn)       __define_initcall("0",fn,0) 

#define core_initcall(fn)       __define_initcall("1",fn,1) 

#define subsys_initcall(fn) __define_initcall("4",fn,4) 

#define

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from pathlib import Path excel_path = "C:/Users/Administrator/Desktop/data2.xlsx" data = pd.read_excel(excel_path, sheet_name='Sheet1') x = data[['掺氨比', '总热输入', '分级比', '主燃区温度']] y = data['NOx排放浓度'] cat_cols = data.select_dtypes(include=['object']).columns for col in cat_cols: data[col] = le.fit_transform(data[col]) X = data.drop('NOx排放浓度', axis=1) y = data['NOx排放浓度'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) import xgboost as xgb dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train) dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test) params = { 'objective': 'reg:squarederror', 'eval_metric': 'rmse', 'eta': 0.1, 'max_depth': 6, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8 } model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=100, evals=[(dtrain, 'train'), (dtest, 'test')], early_stopping_rounds=10) y_pred = model.predict(dtest) from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split print(f"MSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred):.2f}") print(f"RMSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False):.2f}") print(f"R²: {r2_score(y_test, y_pred):.2%}") import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False xgb.plot_importance(model) plt.show() 评估结果不好
最新发布
03-08
<think>嗯,用户给了一段代码,是关于使用XGBoost回归模型预测NOx排放浓度的,但评估结果不好,比如MSE、RMSE和R²分数不理想。用户希望我分析原因并提出改进方法。首先,我需要仔细看看代码有没有什么问题。 首先看数据导入部分,用户用了pandas读取Excel,正确。然后定义了特征x和目标y,但之后又处理了分类列,可能数据里有类别变量?不过原来的x里并没有包含这些分类列,因为后面又用X = data.drop('NOx排放浓度', axis=1),这时候可能包含了之前处理过的分类列。这里可能存在一个问题:是否在特征工程中正确处理了分类变量? 接下来,LabelEncoder被应用到了所有object类型的列,但用户可能在数据中存在其他分类特征未被正确编码的情况。或者,可能在特征选择的时候有没有遗漏重要的变量? 然后,数据分割用了train_test_split,参数没问题。XGBoost的参数设置方面,objective是回归,eval_metric是RMSE,参数如eta、max_depth等看起来常规。可能模型参数需要调整,或者数据量不够,导致过拟合或欠拟合? 模型训练部分用了early_stopping,观察验证集的性能,这可以防止过拟合。但结果不好可能说明模型没有学习到足够的模式。可能特征不够相关,或者数据预处理有问题,比如是否需要标准化或归一化?XGBoost通常对特征缩放不敏感,但其他处理比如缺失值处理呢?数据里是否有缺失值?用户代码中没有处理缺失值的步骤,可能数据中存在NaN值,影响模型表现。 另外,特征选择方面,用户最初选取的四个特征是否足够?是否遗漏了其他重要特征?或者这些特征与目标的相关性不高?可能需要做特征相关性分析,比如计算相关系数矩阵,或者通过其他特征重要性方法筛选。 评估指标方面,用户计算了MSE、RMSE和R²,R²低说明模型解释力不足。这时候可能需要更多的特征,或者更复杂的模型,或者数据本身噪音太大,无法有效预测。 还有,数据量的问题。如果样本量太少,模型难以学习到规律,尤其是XGBoost这种需要足够数据量的模型。用户的数据量是否足够?比如,data2.xlsx里的样本数是多少?如果只有几十条,可能效果不好。 另外,可能模型超参数需要调优。虽然用户设定了eta、max_depth等,但可能没有找到最佳组合。建议使用网格搜索或随机搜索进行参数调优,比如调整max_depth、subsample、colsample_bytree、learning_rate等,或者增加n_estimators(num_boost_round)。 还有可能数据存在非线性关系,XGBoost本身可以处理,但可能需要更深的树或者不同的参数设置。或者,尝试其他模型,比如随机森林、梯度提升树等,比较结果。 另外,检查是否有异常值影响模型。NOx排放浓度是否有极端值?可以通过箱线图查看,或者对目标变量进行变换,比如对数变换,使其分布更接近正态,可能提升模型效果。 特征工程方面,是否可以考虑交互项、多项式特征?比如将某些特征相乘或平方,增加模型的表达能力。或者进行分箱处理,将连续变量离散化。 最后,可视化部分,用户画了特征重要性图,可能发现某些特征的重要性较低,这时候可以考虑移除不重要特征,减少过拟合风险,或者进一步分析这些特征是否有意义。 总结下来,可能的问题包括数据预处理不充分、特征选择不当、模型参数未调优、数据量不足、异常值存在等。需要逐一排查,并进行相应的改进。</think>以下是对该机器学习流程的分析和改进建议,按步骤说明: $$代码分析流程图$$ 1. 数据读取 → 2. 特征工程 → 3. 数据分割 → 4. 模型训练 → 5. 模型评估 $\boxed{问题诊断}$ 1. $\color{red}{数据泄露}$:LabelEncoder在循环外使用fit_transform,应在循环内对每个分类列单独处理 2. $\color{red}{特征矛盾}$:x初始定义为4个特征,但后续X使用data.drop()会包含所有特征 3. $\color{orange}{参数未优化}$:XGBoost默认参数可能不适合当前数据集 4. $\color{orange}{特征工程缺失}$:未处理异常值、未标准化连续变量 $\boxed{改进方案}$ 1. $\textcircled{1}$ 数据预处理修正: ```python # 修正后的LabelEncoder应用 le = LabelEncoder() for col in cat_cols: data[col] = le.fit_transform(data[col].astype(str)) # 确保处理字符串类型 # 添加标准化(对连续变量) from sklearn.preprocessing import StandardScaler num_cols = ['掺氨比', '总热输入', '分级比', '主燃区温度'] scaler = StandardScaler() data[num_cols] = scaler.fit_transform(data[num_cols]) ``` 2. $\textcircled{2}$ 特征工程增强: ```python # 添加交互特征示例 data['热输入_温度'] = data['总热输入'] * data['主燃区温度'] # 异常值处理(使用IQR方法) Q1 = data['NOx排放浓度'].quantile(0.25) Q3 = data['NOx排放浓度'].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 data = data[~((data['NOx排放浓度'] < (Q1 - 1.5*IQR)) | (data['NOx排放浓度'] > (Q3 + 1.5*IQR)))] ``` 3. $\textcircled{3}$ 参数优化: ```python # 使用网格搜索优化参数 from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'max_depth': [4, 6, 8], 'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.2], 'subsample': [0.6, 0.8, 1.0], 'colsample_bytree': [0.6, 0.8, 1.0] } xgb_reg = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror') grid_search = GridSearchCV(estimator=xgb_reg, param_grid=param_grid, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) best_params = grid_search.best_params_ ``` $\boxed{评估指标提升策略}$ 1. $\sqrt{交叉验证}$:使用5折交叉验证代替单一划分 2. $\mathbb{E}[R^2]$提升:尝试特征选择方法 ```python from sklearn.feature_selection import RFE # 递归特征消除 selector = RFE(estimator=xgb.XGBRegressor(), n_features_to_select=6, step=1) selector = selector.fit(X_train, y_train) selected_features = X.columns[selector.support_] ``` 3. $\lambda$正则化:在XGBoost参数中添加正则项 ```python params.update({ 'lambda': 0.1, # L2正则化 'alpha': 0.01, # L1正则化 'min_child_weight': 5 }) ``` $\boxed{可视化改进}$ 建议添加预测值与真实值的散点图,直观显示拟合效果: ```python plt.figure(figsize=(10,6)) plt.scatter(y_test, y_pred, alpha=0.6) plt.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], 'k--', lw=2) plt.xlabel("真实值") plt.ylabel("预测值") plt.title("预测值 vs 真实值") plt.grid(True) plt.show() ``` $\boxed{终极解决方案}$ 若上述改进仍不理想,可尝试: 1. 使用深度学习方法构建全连接神经网络 2. 集成多个模型(XGBoost + LightGBM + CatBoost) 3. 应用贝叶斯优化进行超参数搜索 4. 使用SHAP值进行可解释性分析,辅助特征工程 建议优先检查数据质量(缺失值、异常值、特征相关性),再优化模型参数,最后考虑模型复杂度升级。可通过以下命令快速检查数据基本信息: ```python print(data.info()) print(data.describe()) data.hist(figsize=(12,10)) plt.show() ```
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